MATH数据集则包含初等代数,代数,数论,计数和概率,几何,中等代数和微积分等领域的多种数学问题,是用LaTeX写的,也就是说并不全是自然语言,而有点像代码阅读了。 5. HumanEval 数据集包含了164个人工编写的python编程问题,这些问题旨在评估模型在解决实际编程任务方面的表现。 6. MBPP MBPP数据集被用来测试大语言模...
https://github.com/jind11/MedQA 医疗领域的专业大模型 依旧是选择题的模式,因为好评价,而问答提的模式,需要依赖人工评测。 JEC-QA 中国司法考试数据集,主要也是多选选择题。 百川用到的这些评测数据集。 对于AIGC类的任务,感觉可能代码评测类效果好的模型,会比较有优势。 image.png 金融领域的的长文本测试数...
「ComplexWebQuestions数据集」是一个用于「测试模型回答复杂问题」的数据集,最早由特拉维夫大学发布在「NAACL2018顶会」上。它包含了大量复杂的问题,这些问题需要在多个web片段上进行推理并且可以以多种方式使用:1)通过与搜索引擎交互,这是该数据集的优势;2)作为阅读理解任务:该数据集包含12,725,989个与问题相关的网...
Websocket消息命令start用于加载模型并启动服务。模型必须对GraphWalker模型使用JSON格式。 Request 加载和启动模型的请求示例, 模型在gw3标签内: { “command”:”start”, “gw3”:{ “name”:”a small test moel”, “models”:[ { “name”:”small model”, “generator”:”random(edge_coverage(100))...
51CTO博客已为您找到关于大模型evaluate 测试数据集的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及大模型evaluate 测试数据集问答内容。更多大模型evaluate 测试数据集相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
我们花了大概三个月的时间，构造了一个覆盖人文，社科，理工，其他专业四个大方向，52 个学科（微积分，线代 …），从中学到大学研究生以及职业考试，一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集，我们管它叫 C-Eval，来帮助中文社区研发大模型。这篇文章是把我们构造 C-Eval 的过程记下来，与开发者们分享我们...
数据集简介Test of Time,简称 ToT,是由谷歌 DeepMind 的研究人员于 2024 年推出的专门用于评估大语言模型时间推理能力的基准测试,从两个独立的维度分别考察了 LLM 的时间理解和算术能力。相关论文成果为「Test of Time: A Benchmark for Evaluating LLMs on Temporal Reasoning」...
在确保测试集足够的前提下,模型训练数据量相对充足,适合大部分数据量适中的项目。 由于20%的测试集,模型评估的结果相对稳定,不容易出现较大的波动。 缺点: 如果模型表现依赖于某些边缘特征或极端数据,这部分数据可能会因测试集较小而难以评估到,导致模型实际应用中可能表现出不同于评估阶段的结果。
CS-Bench由北京邮电大学构建,是首个致力于评估大型语言模型(LLMs)在计算机科学领域表现的双语(中英)基准测试数据集。该数据集包含约5000个精心策划的测试样本,覆盖计算机科学的4个主要领域及26个子领域,包含多种任务形式和知识推理类型。数据集的内容涵盖了计算机科学领域的广泛主题,包括但不限于编程语言、算法、数据结...